Artykuły w czasopismach na temat „Non-parametric learning”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Non-parametric learning”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Liu, Bing, Shi-Xiong Xia i Yong Zhou. "Unsupervised non-parametric kernel learning algorithm". Knowledge-Based Systems 44 (maj 2013): 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2012.12.008.
Pełny tekst źródłaEsser, Pascal, Maximilian Fleissner i Debarghya Ghoshdastidar. "Non-parametric Representation Learning with Kernels". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, nr 11 (24.03.2024): 11910–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29077.
Pełny tekst źródłaCruz, David Luviano, Francesco José García Luna i Luis Asunción Pérez Domínguez. "Multiagent reinforcement learning using Non-Parametric Approximation". Respuestas 23, nr 2 (1.07.2018): 53–61. http://dx.doi.org/10.22463/0122820x.1738.
Pełny tekst źródłaKhadse, Vijay M., Parikshit Narendra Mahalle i Gitanjali R. Shinde. "Statistical Study of Machine Learning Algorithms Using Parametric and Non-Parametric Tests". International Journal of Ambient Computing and Intelligence 11, nr 3 (lipiec 2020): 80–105. http://dx.doi.org/10.4018/ijaci.2020070105.
Pełny tekst źródłaYoa, Seungdong, Jinyoung Park i Hyunwoo J. Kim. "Learning Non-Parametric Surrogate Losses With Correlated Gradients". IEEE Access 9 (2021): 141199–209. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3120092.
Pełny tekst źródłaRutkowski, Leszek. "Non-parametric learning algorithms in time-varying environments". Signal Processing 18, nr 2 (październik 1989): 129–37. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(89)90045-5.
Pełny tekst źródłaLiu, Mingming, Bing Liu, Chen Zhang i Wei Sun. "Embedded non-parametric kernel learning for kernel clustering". Multidimensional Systems and Signal Processing 28, nr 4 (10.08.2016): 1697–715. http://dx.doi.org/10.1007/s11045-016-0440-1.
Pełny tekst źródłaChen, Changyou, Junping Zhang, Xuefang He i Zhi-Hua Zhou. "Non-Parametric Kernel Learning with robust pairwise constraints". International Journal of Machine Learning and Cybernetics 3, nr 2 (17.09.2011): 83–96. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0048-6.
Pełny tekst źródłaKaur, Navdeep, Gautam Kunapuli i Sriraam Natarajan. "Non-parametric learning of lifted Restricted Boltzmann Machines". International Journal of Approximate Reasoning 120 (maj 2020): 33–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2020.01.003.
Pełny tekst źródłaWang, Mingyang, Zhenshan Bing, Xiangtong Yao, Shuai Wang, Huang Kai, Hang Su, Chenguang Yang i Alois Knoll. "Meta-Reinforcement Learning Based on Self-Supervised Task Representation Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 8 (26.06.2023): 10157–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26210.
Pełny tekst źródłaJung, Hyungjoo, i Kwanghoon Sohn. "Single Image Depth Estimation With Integration of Parametric Learning and Non-Parametric Sampling". Journal of Korea Multimedia Society 19, nr 9 (30.09.2016): 1659–68. http://dx.doi.org/10.9717/kmms.2016.19.9.1659.
Pełny tekst źródłaTanwani, Ajay Kumar, i Sylvain Calinon. "Small-variance asymptotics for non-parametric online robot learning". International Journal of Robotics Research 38, nr 1 (11.12.2018): 3–22. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918816374.
Pełny tekst źródłaZHANG, Chao, i Takuya AKASHI. "Two-Side Agreement Learning for Non-Parametric Template Matching". IEICE Transactions on Information and Systems E100.D, nr 1 (2017): 140–49. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2016edp7233.
Pełny tekst źródłaMa, Yuchao, i Hassan Ghasemzadeh. "LabelForest: Non-Parametric Semi-Supervised Learning for Activity Recognition". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4520–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014520.
Pełny tekst źródłaPareek, Parikshit, Chuan Wang i Hung D. Nguyen. "Non-parametric probabilistic load flow using Gaussian process learning". Physica D: Nonlinear Phenomena 424 (październik 2021): 132941. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2021.132941.
Pełny tekst źródłaNaeem, Muhammad, i Sohail Asghar. "Structure learning via non-parametric factorized joint likelihood function". Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 27, nr 3 (2014): 1589–99. http://dx.doi.org/10.3233/ifs-141125.
Pełny tekst źródłaKarumanchi, Sisir, Thomas Allen, Tim Bailey i Steve Scheding. "Non-parametric Learning to Aid Path Planning over Slopes". International Journal of Robotics Research 29, nr 8 (4.05.2010): 997–1018. http://dx.doi.org/10.1177/0278364910370241.
Pełny tekst źródłaDervilis, Nikolaos, Thomas E. Simpson, David J. Wagg i Keith Worden. "Nonlinear modal analysis via non-parametric machine learning tools". Strain 55, nr 1 (15.10.2018): e12297. http://dx.doi.org/10.1111/str.12297.
Pełny tekst źródłaBarut, Emre, i Warren B. Powell. "Optimal learning for sequential sampling with non-parametric beliefs". Journal of Global Optimization 58, nr 3 (3.03.2013): 517–43. http://dx.doi.org/10.1007/s10898-013-0050-5.
Pełny tekst źródłaLu, Zhong-Lin, Yukai Zhao, Jiajuan Liu i Barbara Dosher. "Non-parametric Hierarchical Bayesian Modeling of the Learning Curve in Perceptual Learning". Journal of Vision 23, nr 9 (1.08.2023): 5752. http://dx.doi.org/10.1167/jov.23.9.5752.
Pełny tekst źródłaGaviria-Chavarro, Javier, Isabel Cristina Rojas-Padilla i Yury Vergara-López. "Virtual Learning Object (VLO) for Teaching and Learning Non-Parametric Statistical Methods". Tecné, Episteme y Didaxis: TED, nr 54 (1.07.2023): 285–302. http://dx.doi.org/10.17227/ted.num54-14155.
Pełny tekst źródłaDeco, Gustavo, Ralph Neuneier i Bernd Schümann. "Non-parametric Data Selection for Neural Learning in Non-stationary Time Series". Neural Networks 10, nr 3 (kwiecień 1997): 401–7. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(96)00108-6.
Pełny tekst źródłaPal, Dipan K., i Marios Savvides. "Non-Parametric Transformation Networks for Learning General Invariances from Data". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4667–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014667.
Pełny tekst źródłaKardan, Ahmad Agha, i Samira Ghareh Gozlou. "A new non-parametric feature learning for supervised link prediction". International Journal of System Control and Information Processing 1, nr 4 (2015): 319. http://dx.doi.org/10.1504/ijscip.2015.075877.
Pełny tekst źródłaYang, Z., i C. W. Chan. "Learning control for non-parametric uncertainties with new convergence property". IET Control Theory & Applications 4, nr 10 (1.10.2010): 2177–83. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2009.0458.
Pełny tekst źródłaWang, Yi, Bin Li, Yang Wang, Fang Chen, Bang Zhang i Zhidong Li. "Robust Bayesian non-parametric dictionary learning with heterogeneous Gaussian noise". Computer Vision and Image Understanding 150 (wrzesień 2016): 31–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2016.05.015.
Pełny tekst źródłaLi, Der-Chang, i Chun-Wu Yeh. "A non-parametric learning algorithm for small manufacturing data sets". Expert Systems with Applications 34, nr 1 (styczeń 2008): 391–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2006.09.008.
Pełny tekst źródłaPark, Yeonseok, Anthony Choi i Keonwook Kim. "Parametric Estimations Based on Homomorphic Deconvolution for Time of Flight in Sound Source Localization System". Sensors 20, nr 3 (10.02.2020): 925. http://dx.doi.org/10.3390/s20030925.
Pełny tekst źródłaSouaissi, Zina, Taha B. M. J. Ouarda i André St-Hilaire. "Non-parametric, semi-parametric, and machine learning models for river temperature frequency analysis at ungauged basins". Ecological Informatics 75 (lipiec 2023): 102107. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102107.
Pełny tekst źródłaMaddalena, Emilio T., i Colin N. Jones. "Learning Non-Parametric Models with Guarantees: A Smooth Lipschitz Regression Approach". IFAC-PapersOnLine 53, nr 2 (2020): 965–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1265.
Pełny tekst źródłaWang, Dongqi, Haoran Wei, Zhirui Zhang, Shujian Huang, Jun Xie i Jiajun Chen. "Non-parametric Online Learning from Human Feedback for Neural Machine Translation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 10 (28.06.2022): 11431–39. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21395.
Pełny tekst źródłaTohill, C., L. Ferreira, C. J. Conselice, S. P. Bamford i F. Ferrari. "Quantifying Non-parametric Structure of High-redshift Galaxies with Deep Learning". Astrophysical Journal 916, nr 1 (1.07.2021): 4. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/ac033c.
Pełny tekst źródłaWirayasa, I. Ketut Adi, Arko Djajadi, H. Andri Santoso i Eko Indrajit. "Comparison Non-Parametric Machine Learning Algorithms for Prediction of Employee Talent". IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 15, nr 4 (31.10.2021): 403. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.69366.
Pełny tekst źródłaSingh, Sumeet, Jonathan Lacotte, Anirudha Majumdar i Marco Pavone. "Risk-sensitive inverse reinforcement learning via semi- and non-parametric methods". International Journal of Robotics Research 37, nr 13-14 (22.05.2018): 1713–40. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918772017.
Pełny tekst źródłaSyed, Zeeshan, Ilan Rubinfeld, Pat Patton, Jennifer Ritz, Jack Jordan, Andrea Doud i Vic Velanovich. "Using diagnostic codes for risk adjustment: A non-parametric learning approach". Journal of the American College of Surgeons 211, nr 3 (wrzesień 2010): S99—S100. http://dx.doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2010.06.262.
Pełny tekst źródłaNesa, Nashreen, Tania Ghosh i Indrajit Banerjee. "Non-parametric sequence-based learning approach for outlier detection in IoT". Future Generation Computer Systems 82 (maj 2018): 412–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2017.11.021.
Pełny tekst źródłaNurul Amelina Nasharuddin i Nurul Shuhada Zamri. "Non-Parametric Machine Learning for Pollinator Image Classification: A Comparative Study". Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 34, nr 1 (23.11.2023): 106–15. http://dx.doi.org/10.37934/araset.34.1.106115.
Pełny tekst źródłaHerranz-Matey, Ivan, i Luis Ruiz-Garcia. "New Agricultural Tractor Manufacturer’s Suggested Retail Price (MSRP) Model in Europe". Agriculture 14, nr 3 (21.02.2024): 342. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture14030342.
Pełny tekst źródłaHakim, Abdul, Nurhikmah H. Nurhikmah, Nur Halisa, Farida Febriati, Latri Aras i Lutfi B. Lutfi. "The Effect of Online Learning on Student Learning Outcomes in Indonesian Subjects". Journal of Innovation in Educational and Cultural Research 4, nr 1 (21.01.2023): 133–40. http://dx.doi.org/10.46843/jiecr.v4i1.312.
Pełny tekst źródłaShi, Chao, i Yu Wang. "Non-parametric machine learning methods for interpolation of spatially varying non-stationary and non-Gaussian geotechnical properties". Geoscience Frontiers 12, nr 1 (styczeń 2021): 339–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.gsf.2020.01.011.
Pełny tekst źródłaYang, Z., i C. W. Chan. "Conditional iterative learning control for non-linear systems with non-parametric uncertainties under alignment condition". IET Control Theory & Applications 3, nr 11 (1.11.2009): 1521–27. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2008.0532.
Pełny tekst źródłaHuang, Lei, Yuqing Ma i Xianglong Liu. "A general non-parametric active learning framework for classification on multiple manifolds". Pattern Recognition Letters 130 (luty 2020): 250–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.01.013.
Pełny tekst źródłaShah, Sonali Rajesh, Abhishek Kaushik, Shubham Sharma i Janice Shah. "Opinion-Mining on Marglish and Devanagari Comments of YouTube Cookery Channels Using Parametric and Non-Parametric Learning Models". Big Data and Cognitive Computing 4, nr 1 (17.03.2020): 3. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc4010003.
Pełny tekst źródłaAvramidis, Athanassios N., i Arnoud V. den Boer. "Dynamic pricing with finite price sets: a non-parametric approach". Mathematical Methods of Operations Research 94, nr 1 (28.06.2021): 1–34. http://dx.doi.org/10.1007/s00186-021-00744-y.
Pełny tekst źródłaLi, Wei-Ming, i Shi-Ju Ran. "Non-Parametric Semi-Supervised Learning in Many-Body Hilbert Space with Rescaled Logarithmic Fidelity". Mathematics 10, nr 6 (15.03.2022): 940. http://dx.doi.org/10.3390/math10060940.
Pełny tekst źródłaLasserre, Marvin, Régis Lebrun i Pierre-Henri Wuillemin. "Learning Continuous High-Dimensional Models using Mutual Information and Copula Bayesian Networks". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 13 (18.05.2021): 12139–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17441.
Pełny tekst źródłaGuo, Longwei, Hao Zhu, Yuanxun Lu, Menghua Wu i Xun Cao. "RAFaRe: Learning Robust and Accurate Non-parametric 3D Face Reconstruction from Pseudo 2D&3D Pairs". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 1 (26.06.2023): 719–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25149.
Pełny tekst źródłaPark, Yeonseok, Anthony Choi i Keonwook Kim. "Single-Channel Multiple-Receiver Sound Source Localization System with Homomorphic Deconvolution and Linear Regression". Sensors 21, nr 3 (23.01.2021): 760. http://dx.doi.org/10.3390/s21030760.
Pełny tekst źródłaLong, Alexander, Alan Blair i Herke van Hoof. "Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via Non-parametric Value Approximation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 7 (28.06.2022): 7620–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20728.
Pełny tekst źródłaLee, SiHun, Kijoo Jang, Haeseong Cho, Haedong Kim i SangJoon Shin. "Parametric non-intrusive model order reduction for flow-fields using unsupervised machine learning". Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 384 (październik 2021): 113999. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2021.113999.
Pełny tekst źródła